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青海湖流域生態環境問題集中表現在青海湖水量平衡和水位變化上［1］。由于人為活動相對較少，青海湖被認為是研究近代環境演化和氣候變化的良好地區之一，國內許多學者利用水文、氣象實測資料，定量分析計算青海湖水量平衡要素及其與氣象因素的關系，預測未來可能的水位變化［2－4］。近幾十年，由于人類活動加劇和氣候變化的綜合影響，青海湖流域天然草地退化、沙化、河道侵蝕、濕地旱化，湖區沼澤面積逐年縮小，使青海湖流域水資源重新分配并影響其入湖水量［5］。為了恢復和保護青海湖流域生態，國家實施了退化草地綜合治理、河道整治、沙漠化土地治理、生態林建設、濕地保護等一系列的綜合措施［6］。但是，由于社會、經濟、環境系統及其關系的復雜性和動態性，以及流域生態治理和水資源開發利用的不確定性和多目標性［7］，使得各種水資源政策對青海湖水安全格局的影響缺乏定量化的手段和方法［8］。因此有必要建立一個系統的、動態的水資源預測模型，以反映水資源供求、分配關系和不同政策的影響［9］。系統動力學方法可以動態反映復雜系統的組分關系，并具有定量預測的優點［10－11］，是研究青海湖水量平衡和水資源承載力的理想工具。筆者在分析青海湖流域水資源和社會系統相關要素的基礎上，建立青海湖流域水資源系統動力學模型，對青海湖流域生態保護與綜合治理實施后，青海湖流域水資源環境承載力與承載狀況進行動態仿真及趨勢預測，為青海湖流域的社會經濟與水資源之間尋求一種協調發展的有效途徑。 1系統動力學模型構建 1．1系統邊界 青海湖流域位于青藏高原東北隅，為四周群山環抱的封閉式山間內陸盆地，流域面積29661km2，山區面積約占流域面積的68．6%。2000年底，青海湖流域擁有人口9．72萬人，其中農村人口7．41萬人;各類牲畜共302．86萬頭(只)，其中大牲畜34．78萬頭，豬3．33萬頭，小牲畜264．75萬只;耕地面積約20000hm2，其中灌溉面積11400hm2。主要的農作物有小麥、青稞、燕麥、豌豆及青飼料等，以油菜、青稞占主導地位;年產糧食3600t;工業產值1．19億元。2000年青海湖流域現狀總用水量0．49×108m3，其中工業用水0．0016×108m3，牲畜用水0．1504×108m3，生活用水0．0142×108m3，灌溉用水0．3216×108m3。模型的空間邊界是整個青海湖流域。模擬時間段為2001—2050年，以2001年為基準年，模擬步長為1a。 1．2系統反饋機制圖的構建 青海湖流域水資源系統是一個復雜大系統，以青海湖水量平衡為核心，以整個流域為研究對象，通過系統結構和因素分析，確定與水資源相關的主要因素及其與水資源承載力的關系。青海湖水量平衡中來水量主要包括湖面降水、地表水入湖補給和地下水入湖補給3部分，耗水量包括青海湖水面蒸發、人類生活用水、牲畜飲用水、農業灌溉用水、工業耗水和生態環境用水，據此建立青海湖水量平衡方程如下:ΔW=P+Rs+Rg－E－Hu。(1)式中:E為湖水面蒸發量，P為湖面降水量，Rs為地表水入湖補給量，Rg為地下水入湖補給量，Hu為人類活動耗水，ΔW為湖水儲量變化。青海湖流域水資源系統因果反饋機制如圖1。 1．3系統流圖的建立 在分析青海湖流域水資源系統特征和影響因素的基礎上，采用SD方法構建青海湖水量平衡和水資源動態預測模型，從整體上反映政策、資源、人口和經濟發展之間的相互關系，模擬不同生態治理措施對青海湖水量平衡和水資源承載力的影響及其長遠效果。青海湖水資源系統動力學模型由6個模塊組構建成，分別是:工業用水、農業灌溉用水、生態環境用水、人口用水、牲畜飲用水和水量平衡模塊。運用SD專用建模軟件VensimPLE來表示子系統間的相互聯系及內部的結構關系，建立青海湖流域水資源系統流圖(圖2)。 1．4數據來源及參變量的確定 系統流圖僅表明系統結構與各變量間的邏輯關系，不能顯示其定量關系。通常情況下由于數據不足或函數關系復雜，變量間的關系難以用嚴格的數學函數關系量化，需采用簡化、近似、概括等方法進行處理。本研究采用了灰色系統預測、趨勢外推法及依據調查與統計數據估測參數，并進行必要的檢驗，將復雜的函數關系加以簡化，來確定模型中的參數值。模型數據主要來源于青海省統計年鑒，青海湖流域海北州剛察縣和海晏縣、海西州天峻縣、海南州共和縣及國有農牧場(三角城種羊場、湖東種羊場、鐵卜加草改站和青海湖農場)的調查資料。農田和草地灌溉用水以及生活和牲畜用水來源于青海省用水定額。變量初始值以2001年為基準年，基準年以前的數據為模型檢驗數據，基準年以后的變量值分別采用了灰色模型預測、幾何平均值法、加權平均值法、趨勢外推等方法，部分變量值參考有關規劃和研究成果確定(表1)。有關參數和變量的說明:青海湖水資源系統動力學模型包含工業用水、農業用水、生態環境用水、人口和牲畜用水和青海湖水量平衡模塊，其中工業用水以萬元GDP用水量與GDP總量的乘積計算，農業用水以農田(草地)灌溉定額與灌溉面積的乘積計算，生態環境用水以林地灌溉定額與林地面積的乘積計算，人口和牲畜用水以用水定額與地區人口和牲畜總量的乘積計算。模塊中GDP增速參考青海省“十二五”發展規劃成果，并采用了趨勢外推法確定，萬元GDP用水量、農田(草地)灌溉定額、用水定額采用青海省用水定額標準，人口出生率和死亡率引用孫發平等的研究成果［12］。 2系統動力學模型檢驗 在使用模型預測前，需進行模型有效性檢驗，以驗證構造的模型與現實系統的吻合度，檢驗模型獲得的信息是否反映了現實系統的特征和變化規律。模型有效性檢驗分為直觀檢驗、運行檢驗、歷史檢驗和靈敏度分析。 2．1模型的直觀檢驗與運行檢驗 用VensimPLE軟件對模型進行直觀檢驗與運行檢驗，證明模型中變量設置、因果關系、流圖結構以及方程表達式合理。方程的量綱檢驗表明，方程等式兩邊的量綱一致，模型試運行未產生病態結果。#p#分頁標題#e# 2．2模型的歷史檢驗 將青海湖流域水資源系統模型各種指標、參數代入仿真系統，對所建立的系統模型正確性進行檢驗。根據青海湖1959—2000年歷年水量平衡數據運行模型，得出1959—2000年各個變量時間序列數據并與實測數據比較，誤差均在6%以內，其中實測水位與模型計算水位誤差均為4．3%(圖3)。表明模型能夠反映青海湖水量平衡系統的實際特征，因而可以用來預測未來各種流域治理方案實施后的動態發展過程。 3青海湖水資源承載力和優化配置 為了應對青海湖流域日益嚴峻的生態環境和水資源問題，國家啟動實施了青海湖流域生態保護與綜合治理工程。工程實施年限為2008—2017年。工程的實施將對流域生態環境以及青海湖水量平衡與水資源承載力產生積極影響。規劃內容涉及水資源承載力與優化配置的核心政策和措施有5項:①實施人工增雨。通過人工增雨作業的實施，年均可增加降水量9．2×108m3～13．8×108m3，可直接為青海湖增加1．9×108m3～2．9×108m3的水量。在模型中作為2017年工程完成后的直接入湖水量。②退化土地保護與治理。在荒漠化土地防治和生態林建設中，營造灌木林1．08×104hm2，封山育林2．83×104hm2。在模型中作為2017年工程完成后生態環境用水，以林地灌溉定額與林地面積的乘積計算。③改善農牧民生產生活條件。通過建設生態畜牧業，轉變經濟增長方式和農牧民生活方式，建立人工草地5．39×104hm2。全部為灌溉草地。在模型中作為2017年工程完成后草地灌溉用水，以草地灌溉定額與草地面積的乘積計算。④退耕還草工程。流域現有耕地面積1．79×104hm2。規劃退耕面積1．05×104hm2，種植多年生牧草。保留耕地面積0．74×104hm2。全部為灌溉耕地。在模型中作為2017年工程完成后農田灌溉用水，以農田灌溉定額與農田面積的乘積計算。⑤實施人畜轉移和退化草地修復。流域現有草地面積213．65×104hm2?？衫貌莸孛娣e189．90×104hm2。通過退化草地修復增加牲畜飼養量62．1萬只。通過退牧還草減少牲畜飼養量99．6萬只。合計減少牲畜飼養量37．5萬只。2004年牲畜總數401．9萬只，因此規劃牲畜飼養量364．4萬只。在模型中作為2017年工程完成后牲畜飲用水，以用水定額與牲畜總量的乘積計算。將上述治理措施指標代入青海湖流域水資源系統動力學模型，運行結果與工程實施前比較，青海湖流域人類活動耗水從工程實施前2008年的0．48×108m3增加到工程完成后2017年的2．60×108m3(圖4)。另一方面，從青海湖的水量平衡角度考慮，在不進行青海湖流域生態保護與綜合治理工程的情況下，青海湖水位將從2000年的3193．3m下降到2050年的3187．0m;實施青海湖流域生態保護與綜合治理工程后，由于人工降水增加入湖水量，2050年青海湖水位將達到的3190．2m，下降趨勢減緩(圖5)。 4結論與建議 青海湖流域水資源系統動力學模型較好地反映了流域內水資源與社會經濟的時空耦合關系，模擬結果所顯示的系統動態行為過程，為解決青海湖流域水資源分配問題和生態環境問題提供了直觀可靠的方法和依據，對地區發展具有一定的現實指導意義。模型模擬結果表明，按照目前的青海湖流域生態保護與綜合治理工程規劃，由于植被恢復過程中植物耗水增加，受農田和草場水利化的影響，工程完成后，青海湖流域人類活動耗水顯著增加，對青海湖水量平衡將產生較為嚴重的負面影響，因此在植被恢復過程中應該考慮流域水分承載力，避免大范圍的農田和草場灌溉，這一點應該引起決策者的重視。青海湖水量平衡受氣候變化影響顯著，未來人工降雨的實施效果各家存在不同意見，未來青海湖水位下降趨勢減緩仍有疑問。由于流域人類活動和氣候變化加強，青海湖流域水資源—社會經濟耦合系統在演化過程中，系統內部的結構將發生變化，但在系統動力學模型運行中各方案的結構是不可改變的，另外，要素間函數關系的準確性也會隨著時間的推移而降低，這些都可能導致仿真結果和評價結論出現一定的偏差。因此，需要對模型結構和參數不斷更新，以使仿真和評價結果更具科學性。
